Qu'est-ce que la détection avancée des menaces ?
La détection des menaces consiste à trouver des failles dans la surface d'attaque d'une entreprise. La détection avancée des menaces permet une identification et une neutralisation des menaces plus récentes et plus efficaces grâce à l'automatisation.
Qu'est-ce qui fait que la détection des menaces est avancée ?
La détection des menaces nécessite trois processus clés : la collecte de renseignements, la vérification des menaces et la réaction.
- Collecte de renseignements : Collecte de données brutes (par exemple, journaux, événements de réseau) à l'aide de la gestion de l'information et des événements de sécurité (SIEM) et de l'analyse d'impact pour identifier les anomalies.
- Vérification des menaces : Validez les activités suspectes en recoupant les renseignements sur les menaces, en appliquant un système d'évaluation des risques et en réduisant les faux positifs.
- Réponse : Atténuer les menaces confirmées par des actions automatisées et des protocoles de réponse aux incidents afin d'isoler les incidents et d'y remédier.
Au milieu des années 2000, des outils tels que la gestion de l'information et des événements de sécurité (SIEM) ont permis d'intégrer automatiquement les points de données des journaux dans des flux d'informations individuels.
Les analystes seraient alors alertés en cas de détection d'étranges chaînes de journaux.
Cependant, les outils SIEM (Gestion de l'information et des événements de sécurité) présentaient des problèmes récurrents : les faux positifs étaient fréquents car les actions des utilisateurs et les applications changeaient au fil du temps, et la vérification et la réaction à chaque alerte restaient une lourde tâche pour les analystes.
Les outils de détection des menaces avancées remédient à ce problème en comparant automatiquement les journaux générés avec les contextes pertinents au sein d'une entreprise. Cela est possible grâce à l'IA, qui permet une détection avancée des menaces afin d'évaluer les demandes de votre réseau et de votre poste par rapport aux menaces externes et aux comportements quotidiens internes.
Real-Life Example:
Plutôt que de lancer une alerte chaque fois qu'un utilisateur se connecte à partir d'un nouvel appareil, les outils avancés vérifient leur légitimité en demandant l'AMF et comparent ce nouvel appareil au score de risque sous-jacent de l'utilisateur. Si ce nouvel appareil commence à demander des ressources anormales, il émet alors une alerte.
Les alertes étant recoupées avant d'être transmises aux flux de travail des analystes, elles sont immédiatement exploitables.
L'importance de la détection des menaces avancées pour les cybermenaces modernes
La détection des menaces doit faire face à des menaces avancées telles que :
De plus, bien que ces attaques proviennent souvent de l'extérieur de l'entreprise, elles peuvent également être exploitées par des menaces internes - généralement des employés actuels ou anciens ayant une connaissance privilégiée de l'entreprise. Les attaquants peuvent parfois obtenir un accès des mois, voire des années, avant de déployer une attaque de grande envergure.
C'est pourquoi la détection des menaces doit surveiller en permanence les moindres recoins de chaque réseau. Pour y parvenir, il est souvent nécessaire de disposer d'un ensemble complet d'outils individuels.
4 Principaux outils de détection des menaces avancées
La détection des menaces étant un domaine très vaste, il est utile de le diviser en plusieurs éléments.
Pour ce faire, vous devez utiliser plusieurs outils de cybersécurité. Ces outils représentent collectivement la majorité des technologies de détection et de réponse aux menaces des organisations.
Remarque : il n'est pas nécessaire de déployer tous ces outils individuellement : un nombre croissant de fournisseurs de services de sécurité regroupent les capacités de détection des menaces dans des plates-formes uniques et cohérentes.
#1 : SIEM (Gestion de l'information et des événements de sécurité) pour l'analyse des logs
Les outils SIEM (Gestion de l'information et des événements de sécurité) améliorent la détection des menaces en collectant, en regroupant et en analysant les données des journaux provenant d'un large éventail de sources, telles que :
- Servers
- Postes
- Pare-feux
- Applications
Ils normalisent ces données dans une structure cohérente, ce qui facilite l'identification de modèles et de corrélations. En regroupant les journaux dans une plateforme centralisée, les outils SIEM (Gestion de l'information et des événements de sécurité) utilisent des règles de corrélation pour relier des événements apparemment sans rapport, tels queplusieurs tentatives de connexion infructueuses suivies d'une tentative d'exfiltration de données, afin d'obtenir des informations exploitables.
Ces outils contrôlent les données du journal en temps réel et exploitent les flux de renseignements sur les menaces pour comparer l'activité avec les indicateurs de compromission (IoC) connus. Lorsque des anomalies ou des seuils prédéfinis sont détectés, les SIEM génèrent des alertes pour informer les équipes de sécurité des menaces potentielles.
De plus, ils conservent les données du journal pour l'analyse historique, ce qui permet aux organisations de s'en servir :
- Identifier les tendances
- Effectuer des enquêtes médico-légales
- Respecter les exigences réglementaires.
En combinant la surveillance en temps réel, la détection des anomalies et les alertes exploitables, l'analyse des journaux SIEM (Gestion de l'information et des événements de sécurité) vous offre un cadre puissant pour la détection proactive et réactive des menaces.
#1 : NDR pour l'analyse de réseau
Les solutions NDR surveillent en permanence le trafic réseau est-ouest et nord-sud, offrant ainsi une visibilité approfondie des communications internes et des connexions externes. En corrélant les données entre les différents segments du réseau, les outils de NDR peuvent identifier des activités malveillantes qui, autrement, passeraient inaperçues :
- Mouvement latéral
- Exfiltration de données
- Communications de commandement et de contrôle (C2).
Cette visibilité permet aux organisations de repérer les menaces qui contournent les défenses postales ou périmétriques.
Contrairement aux outils de sécurité traditionnels qui s'appuient sur des signatures ou des règles prédéfinies, NDR identifie les fichiers et les activités suspects en reconnaissant les modèles, les anomalies et les comportements qui s'écartent de la norme. Cela permet aux systèmes NDR de détecter les menaces connues et inconnues.
#3 : Third-Party renseignements sur les menaces
Comprendre les attaques dont sont victimes les entreprises de votre secteur peut vous aider à affiner vos propres défenses.
C'est la raison pour laquelle de nombreux outils de cybersécurité intègrent des informations sur les menaces. Plus ces informations sont étendues et à jour, plus vous êtes en mesure d'évaluer vos propres risques.
#4 : XDR pour l'analyse des postes
Le système XDR (Extended Detection and Response) permet de surveiller en permanence les postes afin de détecter les comportements suspects, tels que
- Tentatives d'accès non autorisé
- Modifications inhabituelles de fichiers
- Exécutions inattendues de processus.
En combinant ces données avec des éléments tels que le trafic réseau, il peut découvrir des menaces qui exploitent la vulnérabilité des postes dans le cadre de campagnes d'attaque plus vastes. Par exemple, XDR peut relier une anomalie de poste à un mouvement latéral basé sur le réseau ou à un courriel phishing qui a délivré un logiciel malveillant... .
IA et machine d'apprentissage dans la détection des menaces
L'IA et la machine d'apprentissage sont devenues des éléments non négociables de l'architecture de détection des menaces. En effet, ils offrent un certain nombre de possibilités uniques.
Vitesse et précision inégalées
L'IA est conçue sur mesure pour traiter de vastes volumes de données. Elle s'est développée parallèlement à de nouvelles méthodes de gestion et de transport des données, grâce à l'introduction de lacs et d'entrepôts de données. Les données étant désormais collectées et transférables à l'infini, les algorithmes peuvent ingérer d'énormes points de données à une vitesse sans précédent, notamment :
- Trafic réseau
- Journaux du système
- Activité des utilisateurs
Défenses adaptatives
Les cybercriminels ne cessant d'innover de nouvelles tactiques, la capacité d'apprentissage et d'évolution de l'IA est essentielle.
En analysant les attaques historiques et les renseignements sur les menaces, les systèmes alimentés par l'IA peuvent établir une base de référence des comportements des utilisateurs et du réseau. Il est toutefois essentiel que les modèles d'IA puissent suivre des critères de réussite définis : pour les atteindre, un modèle d'IA peut s'adapter et ajuster ses propres paramètres .
Cela se traduit par des capacités de détection plus précises qui évoluent en fonction des changements propres à l'entreprise.
Efficacité et précision accrues
Les équipes de sécurité étant confrontées à un volume de données considérable, il est difficile de distinguer les menaces réelles des faux positifs qui font perdre du temps.
L'IA automatise les tâches de sécurité répétitives et permet ainsi aux analystes d'avoir une vision plus complète de chaque incident.
Mettre en œuvre la détection des menaces avancées avec Check Point
La détection avancée des menaces n'a pas besoin d'être complexe : la plateformeCheck Pointde Check Point offre une sécurité complète pour les postes, les mobiles, les bases de données, le réseau et les boîtes de réception d'e-mails grâce à un ensemble de services de base. Fonctionnant à partir d'une plateforme unique, les équipes de sécurité allégées peuvent tirer parti de tout le poids de la détection des menaces alimentée par l'IA, et commencer à mettre en œuvre des capacités de réponse automatisées pour obtenir une efficacité encore plus grande.
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